본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 이용한 과학 논문의 심층적인 동료 검토(peer review)를 위한 새로운 프롬프트 엔지니어링 방법론인 Persistent Workflow Prompting (PWP)를 제시한다. PWP는 표준 LLM 채팅 인터페이스를 활용하여(제로 코드, API 없이) 전문가의 추론 과정을 체계적으로 규정함으로써 데이터 제한 및 전문가 추론의 복잡성과 같은 어려움을 해결하고자 한다. 본 연구는 실험 화학 논문의 비판적 분석을 위한 PWP 프롬프트의 개념 증명을 제시하며, 마크다운으로 구조화된 계층적이고 모듈식 아키텍처를 통해 세부적인 분석 워크플로우를 정의한다. 반복적인 메타 프롬프팅 기법과 메타 추론을 통해 암묵적인 지식을 포함한 전문가 검토 워크플로우를 체계적으로 형식화하여 PWP 프롬프트를 개발한다. 세션 시작 시 한 번 제출된 PWP 프롬프트는 후속 질문에 의해 트리거되는 지속적인 워크플로우를 LLM에 제공하여, 텍스트/사진/그림 분석을 통한 매개변수 추론, 정량적 타당성 검사, 주장과 추정치 비교, 사전 타당성 평가 등의 복잡한 작업을 수행하도록 안내한다. 테스트 케이스에서 주요 방법론적 결함을 식별하고 LLM 입력 편향을 완화하는 것을 보여주는 데모를 제공하며, 투명성을 보장하고 재현성을 용이하게 하기 위해 전체 프롬프트, 자세한 데모 분석 및 대화형 채팅 로그를 보충 자료로 제공한다. 특정 응용 프로그램을 넘어, 본 연구는 세부적인 워크플로우 공식화에 따른 PWP의 잠재력을 강조하여 복잡한 과학적 작업을 위해 쉽게 이용 가능한 LLM을 사용한 정교한 분석을 가능하게 하는 메타 개발 과정 자체에 대한 통찰력을 제공한다.
